ИИ-ассистент формирует датасеты для BI-аналитики Битрикс24: от запроса к графику

# ИИ готовит данные, человек строит графики: новый подход к BI в Битрикс24

Проблема автоматизации аналитики часто сводится к тому, что аналитики тратят до 80% времени на сбор данных и проверку источников, лишь 20% уделяя визуальному оформлению отчётов. Компания Битрикс24, вместе с техническим писателем Игорем Росляковым, представила решение для своего BI-конструктора, которое меняет эту пропорцию. Новый инструмент позволяет описывать нужные показатели простой фразой, а ИИ-ассистент преобразует запрос в готовый расчётный набор данных.

Примечание от редактора: В этом решении искусственный интеллект выступает в роли строгого помощника, а не творца. Он не рисует диаграммы и не принимает окончательных бизнес-решений. Его задача — гарантировать, что к моменту, когда аналитик откроет конструктор, все необходимые цифры уже готовы к отображению. Это честное разделение труда: машина делает скучную, но точную работу по агрегации данных, человек фокусируется на интерпретации.

Как работает архитектура решения

Система состоит из двух основных компонентов, работающих в связке с порталом Битрикс24:

1. Адаптер данных (Adapter): Это Node.js-сервис, который постоянно слушает запросы от BI-конструктора. Он знает, какие датасеты опубликованы, и в ответ на запросы формата form-urlencoded (стандарт протокола) выдает обработанные строки данных. Важно отметить требование безопасности: адаптер должен быть доступен по публичному HTTPS-соединению, так как локальные адреса недоступны для внешних сервисов портала. 2. Публикатор датасетов (Publisher): Интерфейс, который принимает текстовый запрос пользователя. Система использует модель BitrixGPT для генерации спецификации. В отличие от свободной генерации кода, здесь модель работает с жестко заданным каталогом ключей (dimensions и metrics). Это гарантирует, что ИИ не попытается выдумать несуществующее поле, а выберет только то, что уже определено разработчиком в системе.

Техническая реализация

Процесс взаимодействия можно описать через четыре основных маршрута адаптера, которые запрашивает портал: * /bi-connector/check: Проверка доступности сервиса. * /bi-connector/tables: Списание доступных таблиц (датасетов). * /bi-connector/table-description: Описание полей (колонки, типы данных) в таблице. * /bi-connector/data: Возврат самих строк данных.

Данные не хранятся в Битрикс24 напрямую. Адаптер имеет собственный кэш, который живет один час. Это предотвращает перегрузку CRM-базы при каждом запросе графика. Если кэш истек или была нажата кнопка «Обновить данные сейчас», система пересчитывает показатели в реальном времени.

Сценарий работы пользователя

Интерфейс приложения содержит блок «AI Dataset Publisher», который интуитивно ведет аналитика через процесс создания набора данных.

Этап 1: Формулировка запроса Пользователь описывает цель фразой, например: *«Конверсия по менеджерам за текущий месяц»*. Система не дает полной свободы действия. Она проверяет запросы, сверяясь с предопределенным каталогом метрик. Если поле «Выручка» не добавлено разработчиком в каталог, ИИ его не создаст, предложив только доступные варианты.

Этап 2: Предпросмотр (Preview) Перед созданием объекта в портале система показывает техспецификацию: техническое имя датасета, список полей, период расчета и формулу. Это критический этап проверки. Ошибки ИИ видны на этом шафе — они не попадут в базу данных.

Этап 3: Публикация и работа в BI После подтверждения черновика датасет публикуется в «Рабочее место аналитика». В интерфейсе появляются связанные объекты: коннектор, источник и сам датасет. Аналитик открывает таблицу, которая подтягивает данные из адаптера.

Чтобы увидеть результаты на графиках, аналитик должен один раз создать отчёт. В интерфейсе графика выбирается только что созданный датасет. Система автоматически сопоставляет поля датасета с элементами графика (оси, значения, фильтры).

Этап 4: Синхронизация Поскольку кэш адаптера и кэш внутри портала могут работать с небольшой задержкой, для обновления графиков в реальном времени аналитик должен нажать кнопку «Синхронизировать с источником» в таблице. Это обновляет данные, которые хранятся в памяти портала, делая графики актуальными без вмешательства разработчиков.

Валидация спецификации

Вместо генерации текста или SQL-запросов, модель BitrixGPT заполняет JSON-анкету (спецификацию). Пример структуры запроса выглядит так:

json { "dimensions": ["manager"], "metrics": ["total_deals", "won_deals"], "period": "current_month", "filters": {}, "title": "Сделки и выигрыши по менеджерам" }

Серверная часть затем «разворачивает» эти ключи в реальные колонки CRM (ID, имя, сумма) и логику расчета метрик. Такая защита от галлюцинаций модели гарантирует стабильность работы отчета.

Управление и оптимизация

В решении реализован цикл жизненного цикла датасетов: * Создание и редактирование: Можно менять существующие датасеты, добавляя новые поля (например, конверсию) через фразы. Система показывает diff (разницу) в изменениях перед публикацией новой версии. * Удаление: Порядок важен. Сначала удаляется сам датасет, только после этого — связанная с ним таблица. Иначе система может некорректно обработать ссылку. * Мониторинг синхронизации: Кнопка «Проверить синхронизацию» показывает статистика запросов от портала. Если обращений нет — значит, подключение не работает. Если обращений много, а данные пустые — проблема в реестре или кэше.

Для повторения опыта проект доступен на GitHub (репозиторий living-bi-dashboard). Инструкция по развертыванию включает настройку OAuth-токенов для доступа к методам biconnector.* и публикацию сервиса с HTTPS.

Использование искусственного интеллекта для подготовки датасетов снижает порог входа для работы с BI-системами. Больше не нужно знать SQL или сложные правила конструктора для сбора данных. Достаточно знать, какие цифры нужны бизнесу, чтобы ИИ подготовил «сырье» для создания наглядной отчетности.